[发明专利]综合熵方法和密度聚类方法的窃电检测方法及装置

权利要求书

1.一种综合熵方法和密度聚类方法的窃电检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取目标区域的待检测时间段内用户智能电表数据和总能耗数据，以得到用户用电曲线集合和非技术性损失数据；

根据所述用户用电曲线集合和非技术性损失数据通过最大信息系数计算方法得到每个用户的用电曲线与非技术性损失的相关性，以得到用电量相关性强弱的衡量指标；

通过基于快速搜索密度峰值的聚类方法获取标幺用电曲线集合中每条曲线的邻域密度和到更高密度区域的距离，以得到所述每条曲线的形状异常指标；

根据所述衡量指标和所述形状异常指标通过k-均值聚类将所述每个用户的用电曲线划分为异常曲线和正常曲线，并获取所有异常曲线的所述衡量指标和所述形状异常指标的均值，以作为电量异常指标和形状异常指标；以及

根据所述电量异常指标和所述形状异常指标获取用户的电量异常排名和形状异常排名，并获取所述电量异常排名和所述形状异常排名计算算术平均值，以得到综合异常排名。

2.根据权利要求1所述的综合熵方法和密度聚类方法的窃电检测方法，其特征在于，所述获取目标区域的待检测时间段内用户智能电表数据和总能耗数据，以得到用户用电曲线集合和非技术性损失数据，进一步包括：

获得所述目标区域的待检测时间段内所有用户的用电曲线；

通过总用电量序列减去各时刻所有用户用电量之和得到所述待检测时间段内目标区域由窃电因素造成的非技术性损失；

将每个时刻的非技术性损失按日整理为对应的区域损失曲线。

3.根据权利要求2所述的综合熵方法和密度聚类方法的窃电检测方法，其特征在于，其中，

所述根据所述用户用电曲线集合和非技术性损失数据通过最大信息系数计算方法得到每个用户的用电曲线与非技术性损失的相关性，以得到用电量相关性强弱的衡量指标，进一步包括：

对待检测的每一日获取所述区域损失曲线和所述每个用户的用电曲线之间的最大信息系数，以得到每一用户曲线与区域损失之间电量相关性的强弱指标；

并且，所述通过基于快速搜索密度峰值的聚类方法获取标幺用电曲线集合中每条曲线的邻域密度和到更高密度区域的距离，以得到所述每条曲线的形状异常指标，进一步包括：

对所有的用电曲线分别进行标幺化，且保留曲线的形状特点；

获取标幺用户曲线之间的欧式距离矩阵，并通过所述基于快速搜索密度峰值的聚类方法生成截断距离，并获取每条标幺曲线的密度特征；

根据所述密度特征得到所述每条曲线的形状异常指标。

4.根据权利要求3所述的综合熵方法和密度聚类方法的窃电检测方法，其特征在于，其中，

所述非技术性损失数据的计算公式为：

其中，e_t为非技术性损失数据，E_t为观察表所记录的用电量，x_it为智能电表所记录的用户i在t时段的用电量，t＝1、2…、M×T；

所述区域损失曲线的表达公式为：

e_j＝[e_(j-1)·T+1 … e_j·T]，

其中，e_j为区域损失曲线，j＝1、2…、M代表日下标，T为每天智能电表或观察表采样的次数。

5.根据权利要求4所述的综合熵方法和密度聚类方法的窃电检测方法，其特征在于，其中，

所述标幺化用户曲线集合为：

其中，为标幺化用户曲线集合，c_ij为标幺化用户曲线；

所述每条曲线的形状异常指标为：

其中，ζ_p为每条曲线的形状异常指标，ρ_p为标幺化曲线的邻域密度，δ_p为到更高密度区域的距离。